人工智能学习：Transformer架构

一、Transformer模型的作用

基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务, 如机器翻译, 文本生成等。同时又可以构建预训练语言模型，用于不同任务的迁移学习。

在接下来的架构分析中, 我们将假设使用Transformer模型架构处理从一种语言文本到另一种语言文本的翻译工作, 因此很多命名方式遵循NLP中的规则。比如: Embeddding层将称作文本嵌入层, Embedding层产生的张量称为词嵌入张量, 它的最后一维将称作词向量等。

• 捕捉长距离依赖关系

  • 传统的RNN和CNN模型在处理长序列时，难以捕捉远距离元素之间的依赖关系。
  • Transformer通过自注意力机制，能够直接计算输入序列中任意两个元素之间的关系，从而更好地捕捉长距离依赖。

• 并行计算

  • RNN模型需要按时间步依次处理序列数据，无法并行计算。
  • Transformer模型完全基于注意力机制，可以并行处理整个序列，显著提高了计算效率。

• 灵活性和可扩展性

  • Transformer具有较高的扩展性，可以通过增加层数或头数来提高模型的表达能力，适用于各种复杂的任务。
  • Transformer的架构设计灵活，可以轻松适应不同的输入和输出形式（文本、图